逐步回归分析是一种常用的数据分析方法，用于探索变量之间的关系和影响。它逐步引入和排除自变量，以找到对因变量影响较大且显著的自变量组合，从而提供精确的预测和解释。
逐步回归分析主要应用于统计建模、市场营销、金融风险评估和医学研究等领域。它可帮助我们了解自变量之间的相互作用、影响因素的重要性和预测模型的准确性。
逐步回归分析的步骤主要包括：收集数据、确定研究目标、选择逐步回归的方法、建立模型、评估模型的准确度和解释模型结果等。
通过逐步回归分析，我们可以得出相关系数、回归方程和模型的显著性等统计指标，从而帮助我们更好地理解和预测数据。